К содержимому
CodeHero

AI-агенты

AI-агенты разбирают ваши очереди и выходят в прод за 14 дней

Кто-то у вас читает тикет, открывает три системы, переносит между ними поля и пишет комментарий. Эту работу агент делает хорошо, и мы её строим: типизированные вызовы в Salesforce, SAP, Jira, ваш AS/400 или ваш собственный API, подтверждение на всём, что пишет, и лог на каждое решение с тем, что он прочитал и почему поступил именно так. Первый сценарий занимает четырнадцать дней, второй идёт быстрее, потому что адаптеры уже есть.

Получить оценкуЧетыре экрана и около десяти минут вашего времени. Инженер отвечает арифметикой по вашей очереди.

14 дней на первый сценарий; второй быстрее, потому что адаптеры уже есть

RPA-скрипт зачёркнут, потому что он ломается в день, когда вендор двигает кнопку. Адаптеры ходят через API, а где API нет, мы его пишем.

Ручная очередь

Люди разбирают тикеты, копируют между системами и следуют инструкции, которая лежит PDF-файлом.

  • ticket queuehumans triage
  • copy-paste between systemsmanual
  • runbook.pdftribal knowledge
  • RPA scriptbreaks on redesign

Агент с подтверждением

Один агент, типизированные адаптеры, явный шаг подтверждения, одна строка аудита на решение.

  • agentGo · tool calls
  • system adapterstyped
  • human approvalexplicit gate
  • audit trailper decision

14 дней на первый сценарий; второй быстрее, потому что адаптеры уже есть

RPA-скрипт зачёркнут, потому что он ломается в день, когда вендор двигает кнопку. Адаптеры ходят через API, а где API нет, мы его пишем.

Как идёт работа

Агент предлагает, прежде чем действовать, и держится так несколько дней на вашей живой очереди, прежде чем хоть одно действие уйдёт в автомат.
  1. 01дни 1–2

    Выбрать сценарий арифметикой

    Поток умножить на минуты за случай, минус случаи, которым всё равно нужен человек. Это умножение мы делаем вместе с вами в первый день и начинаем с очереди, которая окупается быстрее прочих.

  2. 02дни 2–5

    Написать адаптеры

    Типизированные вызовы в ваши системы с обработанными режимами отказа: лимиты частоты, недописанные записи, эндпоинт, который отдаёт 200 с ошибкой внутри тела.

  3. 03дни 5–10

    Пустить в теневом режиме

    Агент предлагает, человек решает, и каждое расхождение возвращается в набор проверок. Ничья работа пока не меняется, а вы получаете настоящую точность на своих случаях.

  4. 04дни 9–14

    Открывать подтверждение по одному действию

    Первыми в автомат уходят действия с чистой историей и небольшим радиусом поражения. Остальные остаются с подтверждением столько, сколько вы захотите, включая навсегда.

Что делает платформа, что делает человек

Сценарий ведёт агент. Что ему разрешено делать, решает и подписывает ваша сторона, а рекомендацию, под которой стоит подпись, пишем мы.
Цифра точности берётся из теневого режима и меряется на вашей очереди, а не на бенчмарке.
Что делает платформа, что делает человекКто делаетПримечания
Читает инструкцию и историю тикетовПлатформаВместе со случаями, которые разобрали вопреки инструкции, а они как раз самые интересные.
Решает, что агент может делать без спросаИнженерМы предлагаем по типам действий. Вы подписываете письменно до запуска.
Собирает адаптерыВместеГенерируются по контракту API, потом человек чинит их по тому, что API делает на самом деле.
Судит расхождения теневого режимаВместеАвтоматически там, где исход виден в записях, человеком там, где двое ваших экспертов заспорили бы.
Ведёт аудиторский следПлатформаВходы, вызванные инструменты, решение, кто подтвердил. Одна искомая строка на случай, хранится независимо от того, верным был ответ или нет.
Пути эскалацииИнженерЧто агент делает, когда не уверен, и кто подхватывает случай в шесть вечера в пятницу.

Кто стоит за агентами

Десятки миграций и больше десяти лет на соединении систем, которые никогда не собирались друг с другом говорить: SAP, Salesforce, Jira, Dynamics, AS/400, SOAP-эндпоинт из 2006 года, CSV, который каждую ночь падает на FTP. Агенты - самое новое, что мы строим. Интеграция под ними - самое старое, и именно она решает, заработает всё это или нет.

Доказательством работает теневой режим, и он идёт до обязательств. Агент крутится на вашей настоящей очереди, предлагает, а решает человек. В конце у вас на руках точность, измеренная на ваших случаях.

Вопросы, которые задают инженеры

Чем это отличается от RPA, который мы уже купили?
RPA водит интерфейс, поэтому ломается на редизайне и ничего не понимает про случай. Агент вызывает API и может разобрать тикет, который не подходит под скрипт, а именно на них ваши люди и тратят день. Плата за это в том, что RPA детерминирован, а агент нет, и ради этого существуют подтверждение и набор проверок.
Что мешает ему сделать что-то дорогое?
Он не может вызвать инструмент, которого ему не дали, а инструменты, которые пишут, по умолчанию под подтверждением. Радиус поражения задаётся проектным решением по каждому типу действия, до запуска, и записан в документе, который вы подписали.
Как мы поймём, что он прав?
Дни теневого режима на вашей очереди, набор проверок, собранный из расхождений, и лог на каждое решение, который можно открыть, когда кто-то жалуется на конкретный случай.
Вам нужны наши данные для обучения?
По умолчанию никакого дообучения. Агент читает то, что нужно, в момент разбора случая, и прочитанное лежит в логе. Если позже вы захотите модель, обученную на вашей истории, это отдельное решение со своими бумагами.
Что будет, когда мы поменяем систему, с которой он говорит?
Адаптер типизирован, поэтому изменение контракта валит сборку и не отваливается тихо в проде на закрытии месяца. Ради этого мы и пишем адаптеры вместо того, чтобы разрешить модели импровизировать HTTP-вызовы.

Пришлите одну очередь

Опишите работу так, как её сегодня делает человек, вместе с тем шагом, где он что-то проверяет. Сколько случаев в месяц и сколько занимает один. Двух этих чисел и одного дня нам хватит, чтобы сказать, сколько это сэкономит.

Получить оценку

Форма спрашивает про поток случаев и время разбора. Эти два числа решают почти всё.